Visualização de dados no Power BI com R


 

Nos últimos anos a Microsoft vem investindo a todo vapor em soluções de BI, Data Science, Big Data e AI, essas tecnologias chegaram com grande força no mercado, e a Microsoft visualizou um poderoso mercado e que sem dúvidas  só tendem a crescer.

O Power BI é uma ferramenta de Business Inteligence da Microsoft aonde podemos realizar a entrega de análises de dados por meio de gráficos e Dashboards, enquanto que o R é uma linguagem OpenSource, que permite a montagem de algoritmos de predição e estatística, voltados as mais diferentes finalidades, como a predição de um determinado valor, também conhecido como Regressão Linear.

Em 2015 a Microsoft adquiriu a Revolution Analytics, fornecedora líder de software e serviços para R, com o objetivo de ampliar a adoção de R no mercado corporativo.

A grande missão dessa união é a integração de R com as tecnologias Azure, SQL Server, Cortana Analytics e Power BI para proporcionar análises avançadas de grande volume de dados com extrema rapidez, escalabilidade e alta disponibilidade.

 

Para a execução do que será demonstrado é necessário os seguintes componentes/ferramentas, ambos são gratuitos.

O R deve ser instalado antes do RStudio, pois o primeiro programa é necessário para que o segundo funcione, o Power BI pode ser tanto antes ou depois, tanto faz.

  • Power BI Desktop;
  • R;
  • Rtools (Ferramenta que irá permitir compilar alguns pacotes, no caso de usuário Windows)
  • RStudio. (Ambiente de desenvolvimento usando a linguagem R)

A Equipe do R Studio além de manter o R studio também mantém o Shiny que permite criar dashboards e aplicações visuais e R Packages que representam os vários pacotes em R.

O Power BI oferece alguns tipos de gráficos padrões, no entanto, é possível importar outros visuais personalizados se achar necessário, essa possibilidade de uso do R pode ser vista como um diferencial, pois permite a criação de análises que não se limitam aos parâmetros ofertados pelos visuais que já estão presentes.

Ao inicializar o Power BI Desktop você verá o visual que irá permitir trabalhar com o R (Como pode ser visto nessa imagem destacado em vermelho)

Outra coisa que você poderá observar é que após a instalação do R e Rstudio o Power BI irá automaticamente detectar o diretório aonde ele se encontra instalado em sua máquina, isso é necessário para que você possa executar os scripts R

Com o Power BI Desktop aberto ao clicar no visual R, irá abrir uma caixa de texto informando que é preciso habilitar o visual gráfico para criar scripts, para isso apenas confirme clicando em Enable

Após habilitar você terá essa visão abaixo, na parte de cima você tem a área de desenho e embaixo a área aonde será escrito o script em R

 

Importando os dados

Nesse momento estou importando uma planilha CSV que representa alguns dados que irei trabalhar.

 

O próximo passo após a importar o data source, no caso aqui foi uma planilha, escolhi realizar a análise usando o campo de Estado e Valor da venda.

 

Em seguida você precisará dizer ao Power BI o que deve fazer, observe na imagem abaixo que é necessário que você complete o script, as duas primeiras linhas representa os valores que está sendo chamado no dataset e as outras duas me diz que está sendo removido as linhas duplicadas, isso ele faz automaticamente.

 

Usei o script abaixo para retornar minha análise gráfica com R. Veja que estou utilizando o pacote ggplot2, portanto é preciso instalar ele para que funcione no Power BI.

library(“ggplot2”)
ggplot(dataset, aes(x=Estado, y=Valor)) +
stat_summary(fun.data = mean_se, geom = “pointrange”)

Para executar um script do R no Power BI Desktop, crie o script em seu ambiente de desenvolvimento local do R e certifique-se de que ele é executado com êxito, antes de levar para o Power BI.

 

A instalação do ggplot2 foi realizado pelo console do R Studio, apenas selecione o comando e execute em run e em seguida será inicializado a instalação.

 

Fiz uma comparação usando R Script x Power BI em si, e posso comprovar que nos dois gráficos estão corretos, sendo São Paulo com maior valor de vendas e Espírito Santo com menor valor.

 

Podemos fazer muitos mais com outras bibliotecas da linguagem R dentro do Power BI

Essa foi uma simples e poderosa integração do Power BI e a linguagem R para mais poderosos BI’s, e também para o contexto da Ciência de Dados em que, a linguagem R é uma das campeãs!

 

Abraços e até mais.



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